rinnaから「llama-3-youko-8b」という日本語モデルがリリースされたので、早速トークナイザを試してみることにした。

>>> from transformers import AutoTokenizer
>>> tkz=AutoTokenizer.from_pretrained("rinna/llama-3-youko-8b")
>>> print(tkz.convert_ids_to_tokens(tkz("国境の長いトンネルを抜けると雪国であった。","夜の底が白くなった。")["input_ids"]))
['åĽ½', 'å¢ĥ', 'ãģ®', 'éķ·', 'ãģĦ', 'ãĥĪ', 'ãĥ³ãĥ', 'į', 'ãĥ«', 'ãĤĴ', 'æĬľ', 'ãģĳ', 'ãĤĭãģ¨', 'éĽª', 'åĽ½', 'ãģ§ãģĤãģ£ãģŁ', 'ãĢĤ', 'å¤ľ', 'ãģ®', 'åºķ', 'ãģĮ', 'çĻ½', 'ãģıãģª', 'ãģ£ãģŁ', 'ãĢĤ']

うー、それは「Meta-Llama-3-8B」や「suzume-llama-3-8B-japanese」と全く同じパターン…

>>> text="国境の長いトンネルを抜けると雪国であった。夜の底が白くなった。"
>>> x=tkz(text,return_offsets_mapping=True)
>>> for i,(s,e) in zip(x["input_ids"],x["offset_mapping"]):
...   print(text[s:e],text[s:e].encode("utf-8"),ascii(tkz.convert_ids_to_tokens(i)))
...
国 b'\xe5\x9b\xbd' '\xe5\u013d\xbd'
境 b'\xe5\xa2\x83' '\xe5\xa2\u0125'
の b'\xe3\x81\xae' '\xe3\u0123\xae'
長 b'\xe9\x95\xb7' '\xe9\u0137\xb7'
い b'\xe3\x81\x84' '\xe3\u0123\u0126'
ト b'\xe3\x83\x88' '\xe3\u0125\u012a'
ンネ b'\xe3\x83\xb3\xe3\x83\x8d' '\xe3\u0125\xb3\xe3\u0125'
ネ b'\xe3\x83\x8d' '\u012f'
ル b'\xe3\x83\xab' '\xe3\u0125\xab'
を b'\xe3\x82\x92' '\xe3\u0124\u0134'
抜 b'\xe6\x8a\x9c' '\xe6\u012c\u013e'
け b'\xe3\x81\x91' '\xe3\u0123\u0133'
ると b'\xe3\x82\x8b\xe3\x81\xa8' '\xe3\u0124\u012d\xe3\u0123\xa8'
雪 b'\xe9\x9b\xaa' '\xe9\u013d\xaa'
国 b'\xe5\x9b\xbd' '\xe5\u013d\xbd'
であった b'\xe3\x81\xa7\xe3\x81\x82\xe3\x81\xa3\xe3\x81\x9f' '\xe3\u0123\xa7\xe3\u0123\u0124\xe3\u0123\xa3\xe3\u0123\u0141'
。 b'\xe3\x80\x82' '\xe3\u0122\u0124'
夜 b'\xe5\xa4\x9c' '\xe5\xa4\u013e'
の b'\xe3\x81\xae' '\xe3\u0123\xae'
底 b'\xe5\xba\x95' '\xe5\xba\u0137'
が b'\xe3\x81\x8c' '\xe3\u0123\u012e'
白 b'\xe7\x99\xbd' '\xe7\u013b\xbd'
くな b'\xe3\x81\x8f\xe3\x81\xaa' '\xe3\u0123\u0131\xe3\u0123\xaa'
った b'\xe3\x81\xa3\xe3\x81\x9f' '\xe3\u0123\xa3\xe3\u0123\u0141'
。 b'\xe3\x80\x82' '\xe3\u0122\u0124'

やはり「トンネル」が3バイト・5バイト・1バイト・3バイトの4トークンにブッタ切られている。「抜」「け」「ると」とか「白」「くな」「った」とかも、そのままほったらかしで、日本語トークナイザとしてはヒドイ状態だ。これだと日本語の精度が上がらないと思うのだけど、実際のところ、どうなんだろう。